解析IFC数据并存储到关系型数据库

云计算出现之前,Oracle.MSSQL.MySQL. Postgres等关系型数据库盘踞数据王国大半江山,鲜有能撼动其地位者.但如今信息满天飞的年代改变了这个现状,随着数据访问量急剧增长,关系型数据 库扩展性不足的缺点逐渐暴露出来.虽然通过增加内存.更新数据管理系统等方式可在短期内解决扩展不足问题,但这不符合可持续的发展规律. 由云计算生发而来的云存储技术首先在互联网企业诞生.云存储技术并非特指某项技术,而是一大类技术的统称,它通过集群应用.网格技术或分布式文件系统 或类似网格计算等功能联合起

关系型数据库基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表,每一列是一个字段,每一行是一条记录.表可以看作是某个实体的集合,而实体之间存在联系,这就需要表与表之间的关联关系来体现,如主键外键的关联关系,多个表组成一个数据库,也就是关系型数据库. 关系型数据库有多种,如 SQLite.MySQL.Oracle.SQL Server.DB2等等. 在本节我们主要介绍 Python3 下 MySQL 的存储. 在 Python2 中,连接 MySQL 的库大多是

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 关系型数据库关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以关系型数据库的存储方式就是行列组成的表.每一列是一个字段,每一行是一条记录.表可以看成是摸个实体的集合,而实体之间存在关系,比如主键和外键常见的关系型数据库有:Oracle.MySQL.SQLite.SQL Server.DB2等 MySQL在Python2中,MySQL的链接库是MySQLdb, 而在Python3中,官方不支

爬虫第一步:新建项目 选择合适的位置,执行命令:scrapy startproje xxxx(我的项目名:douban) 爬虫第二步:明确目标 豆瓣电影排行url:https://movie.douban.com/top250?start=0, 分析url后发现srart=后面的数字,以25的步长递增,最大为225,所以可以利用这个条件来发Request请求 本文只取了三个字段,电影名.评分和介绍,当然你想去更多信息也是可以的 item["name"]:电影名 item["r

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出处:http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来. 关系型数据库的优势: 1. 保持数据的一致性(事务处理) 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 3. 可以进行Join等复杂查询 其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势. 关系型数据库的不足: 不擅长的处理 1. 大量数据的写入处理 2. 为有数据更新的表做

NoSQL,指的是非关系数据库.由上面的叙述可以看到关系型数据库中的表都是存储一下格式化的数据结构,每个元组字段的组成都是一样的,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组都分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系数据库性能瓶颈的一个因素.而非关系数据库以键值对存储,它的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加或减少一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销. 关系型数据库以行和

mysql-关系型数据库基础理论 关系模型:(结构化数据模型) 关系模型 实体- 关系模型 对象关系模型:基于对象的数据模型 半结构化数据模型 关系:关系代数运算 交集: 并集: 差集: 全集: 补集: SQL:结构化查询语言 DML:数据操作语言 insert delete select update DDL:数据定义语言 create drop alter DCL:数据控制语言 grant revoke 关系型数据库 表示层:表 逻辑层:存储引擎 物理层:数据文件 数据存储和查询 存储管理器

数据库表结构设计规范-浅谈,为啥是浅谈呢,因为主要的观点还是来自原微信公共账号的一篇文章,稍微加了一些自己的看法. 谁来进行数据库的设计? 肯定是具体的开发工程师来进行,开发同学的话,第一业务熟悉度比较高,第二结合OO和ORM的思想,能有比较好的运用关系型数据库的特性.如果是DBA同学的话,虽然对于数据库本身了解比较多,但是对于业务了解较少,很难有比较客观的设计.但是业务上线或者运行期间,需要DBA同学能够重度的加入进来,针对一些性能点和不合理的点进行优化,同事也可以在上线前,针对SQL进行re